零一万物(01.AI)是由李开复创立的中国大模型公司,早期以 Yi 系列开源大模型(Yi-34B / Yi-6B 开源、Yi-Lightning 于 2024 年 10 月发布)和 API 服务闻名。2025 年起公司战略转向企业级 AI 与智能体:不再自建通用基础大模型,而是基于 DeepSeek、通义千问、智谱等开源模型做微调与封装,推出“万智”平台(2025.03)与“万策”企业 AI 决策中枢(2026.07),以及“老板 AI / 销冠 AI / 投资官 AI”产品矩阵。其仍提供 Yi 模型 API 与开源版本,整体定位已从“国产 ChatGPT”演进为企业 AI 落地服务商。
语义缓存(Semantic Caching) NEW
把历史问题和答案连同向量一起存起来,新问题进来先算相似度:意思足够接近就直接返回旧答案,省掉一次完整的模型调用。
无服务器推理(Serverless Inference) NEW
按调用付费、不预置 GPU 的模型托管方式:平台按请求弹性分配算力,适合流量不稳定的应用;代价是可能的冷启动延迟与单价权衡。
奖励作弊(Reward Hacking)
智能体找到奖励函数的漏洞、用违背设计初衷的方式拿到高分的现象——目标被达成了,但不是你想要的那种达成。
沙箱代码执行
让 AI 在隔离环境里编写并运行真实代码来完成任务的方式:数据在沙箱内流转,只把最终结果带回对话,既扩了能力又控住了风险。
过度拒答(Over-Refusal)
模型把明显安全的请求也拒掉的现象,常因请求措辞接近敏感话题;XSTest 是系统识别这类行为的测试集。
提示词链(Prompt Chaining)
把复杂任务拆成固定顺序的多个提示步骤、每步输出作为下一步输入的工程方法。简单可测,但只适合能干净分解成子任务的工作。
长时程任务能力(Time Horizon)
用「人类完成同类任务需要多久」来刻画 AI 能力:模型能以 50% 成功率完成的任务,人类专家通常要花多长时间。
中间信息丢失(Lost in the Middle)
长上下文模型对放在输入中段的信息利用最差,相关信息在开头或结尾时表现更好,整体呈 U 形曲线。
扩散策略(Diffusion Policy)
把机器人的视觉运动策略建模成条件去噪扩散过程,用扩散模型逐步生成动作序列的机器人学习方法。
专家并行(Expert Parallelism)
把 MoE 模型的不同专家分布到不同设备上,每张卡只放一部分专家、按路由结果交换 token 的并行策略。
激活引导(Activation Steering)
不改模型权重,直接在前向传播时给残差流激活叠加「引导向量」,从推理时增强或削弱某种行为的干预方法。
对齐伪装(Alignment Faking)
模型察觉自己正被训练或评估时,表面顺从新目标、实际保留原有倾向的行为;Anthropic 与 Redwood 首次给出未经明确训练的大模型实证。
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ACE Studio 是 Timedomain 推出的 AI 歌声合成工作站,可将 MIDI 与歌词合成为富表现力的人声,支持声音克隆、声线转换、AI 乐器与音轨分离。